智能工厂边缘计算：从数据采集到实时决策
智能工厂边缘计算：从数据采集到实时决策
引言
在智能制造场景中，传统云计算架构面临三大核心挑战：平均200ms的网络延迟无法满足实时控制需求，90%的工业数据未被有效利用，以及每月高达15TB的数据传输成本。边缘计算技术通过将计算能力下沉到数据源头，正在构建"端-边-云"协同的新型计算范式。本文将深入解析工业边缘计算的技术架构，并通过基于NVIDIA Jetson和ROS2的实时控制案例，展示如何实现微秒级响应的智能决策系统。
1. 工业边缘计算技术框架
1.1 分层计算模型
| 层级 | 部署位置 | 典型延迟 | 核心任务 |
|---|---|---|---|
| 设备端 | PLC/传感器 | <1ms | 信号预处理 |
| 边缘节点 | 产线工控机 | 5-50ms | 实时控制 |
| 车间边缘云 | 工厂服务器 | 50-200ms | 批次优化 |
| 中心云 | 企业数据中心 | >500ms | 战略分析 |
1.2 关键技术栈